CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普

空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1,即dilated等于2 空洞卷积在语义分割中的使用较多,因为涉及到向下卷积和向上卷积,为了不使用padding降低图片的维度,造成feature_map的信息损失,同时又可以在一定程度上增加感受眼.使用了这种空洞卷积的方式,增加感受眼,在语义分割中的使用方法是:使用多个不同尺度的空洞卷积,将最后的结

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,

https://www.zhihu.com/question/56024942 https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365 本文介绍1*1的卷积核与googlenet里面的Inception.正式介绍之前,首先回顾卷积网络的基本概念. 1. 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和:它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始认识,这就对应了卷积.卷积核的大小一般有1x

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解

根据网上查询到的说法,参数就是在卷积神经网络中可以被训练的参数,比如卷积核的权值和偏移等等,而超参数是一些预先设定好并且无法改变的,比如说是卷积核的个数等. 另外还有一个最最基础的概念,就是卷积核的权值共享,这个共享其实指的是一个卷积核在一个输入中的不同位置是共享参数的(意思就是一个输入使用同一个卷积核的参数).

原文: 二值神经网络(Binary Neural Network,BNN) 在我刚刚过去的研究生毕设中,我在ImageNet数据集上验证了图像特征二值化后仍然具有很强的表达能力,可以在检索中达到较好的效果.而Bengio大神的这篇文章,则不止于将特征二值化,而是要将权重和每层的激活值统统二值化.相比于非二值化的网络,将大量的数学运算变成了位操作.这样就节省了大量的空间而前向传播的时间,使神经网络的应用门槛变得更低. 本文是阅读Bengio二值化网络文章的笔记,特此声明. 要想使整个神经网络二值化

  0有全连接网络,为什么还需要RNN 图像处理领域的特殊性,      全连接网络缺点:                              RNN解决办法:      1参数太多                                   |     局部连接      2没有利用图像之间位置的信息      |     权值共享      3网络层数限制                             |     下采样:pooling,只保留重要参数,提高鲁棒性  

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

通常用外部api进行卷积的时候,会面临mode选择. 本文清晰展示三种模式的不同之处,其实这三种不同模式是对卷积核移动范围的不同限制. 设 image的大小是7x7,filter的大小是3x3 1,full mode 橙色部分为image, 蓝色部分为filter.full模式的意思是,从filter和image刚相交开始做卷积,白色部分为填0.filter的运动范围如图所示. 2,same mode 当filter的中心(K)与image的边角重合时,开始做卷积运算,可见filter的运动范围